Google ประกาศแผนเพิ่มกำลังคำนวณ 1,000 เท่า～กลยุทธ์ขยายโครงสร้างพื้นฐานเพื่อยุค AI Inference

Google ประกาศแผนเพิ่มกำลังคำนวณ 1,000 เท่า～กลยุทธ์ขยายโครงสร้างพื้นฐานเพื่อยุค AI Inference Cloud
Cloud
Google

ในเดือนพฤศจิกายน 2025 Amin Vahdat รองประธานฝ่ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Google ได้เปิดเผยแผนการเพิ่มกำลังคำนวณ AI ของบริษัทเป็น 1,000 เท่าภายใน 4-5 ปีข้างหน้า การประกาศครั้งนี้ไม่ใช่แค่การตั้งเป้าหมายของบริษัท แผนนี้เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของอุตสาหกรรม AI ที่ดึงดูดความสนใจของวงการอย่างมาก

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Inference

Google ตั้งเป้าหมายที่จะ “เพิ่มกำลังคำนวณเป็นสองเท่าทุก 6 เดือน” เป้าหมายนี้เร็วกว่ากฎของมัวร์อย่างมาก การขยายตัวอย่างรวดเร็วนี้มีสาเหตุมาจากการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพในภาระงานของ AI

ในช่วงปี 2022 ถึง 2024 ยุคบูมของ Generative AI มีความต้องการคำนวณหลักจากการ “เทรนนิ่ง” โมเดลขนาดใหญ่ แต่ในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 สถานการณ์เปลี่ยนไป เฟส “Inference” ของการใช้งานโมเดลที่เสร็จสมบูรณ์กลายเป็นตัวหลัก Vahdat เรียกยุคใหม่นี้ว่า “ยุค Inference” ในยุคนี้ AI มีฟังก์ชัน Agent ที่สามารถทำการคิดเชิงตรรกะที่ซับซ้อน วางแผนอนาคต และควบคุมเครื่องมือภายนอก

เสิร์ชเอ็นจิ้นแบบเดิมประมวลผลเสร็จในหน่วยมิลลิวินาที ในทางตรงกันข้าม AI แบบ Agent ใช้ทรัพยากรคำนวณอย่างต่อเนื่องตั้งแต่หลายวินาทีถึงหลายนาที Sundar Pichai CEO ได้เน้นย้ำว่าความเสี่ยงจากการแพ้ในการแข่งขัน AI เนื่องจากการลงทุนน้อยเกินไปนั้นสูงกว่ามาก

ความได้เปรียบทางเทคนิคของ TPU v7 Ironwood

เทคโนโลยีหลักที่รองรับแผน 1,000 เท่าของ Google คือ Tensor Processing Unit (TPU) รุ่นที่ 7 ชื่อโค้ด “Ironwood” ประสิทธิภาพการคำนวณของ Ironwood อยู่ที่ 4.6 PFLOPS ใน FP8 ประสิทธิภาพนี้ใกล้เคียงกับ Blackwell B200 ของ Nvidia ที่ 4.5 PFLOPS

แต่ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่แนวคิดการออกแบบด้าน Scalability สถาปัตยกรรม Blackwell ของ Nvidia สามารถเชื่อมต่อ GPU แบบ Dense coupling ได้สูงสุด 72 ชิป ในทางตรงกันข้าม Ironwood ของ Google มีความสามารถที่เหนือกว่า Google สามารถรวม 9,216 ชิปเป็น Pod เดียวด้วย Latency ต่ำมาก Google ใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switch และ ICI ในการเชื่อมต่อ

Google ยังคงซื้อ GPU ของ Nvidia จำนวนมาก แต่บริษัทกำลังเพิ่มการพึ่งพา TPU ของตัวเองมากขึ้น เหตุผลคือความสมเหตุสมผลทางเศรษฐกิจ Google ออกแบบ TPU เอง บริษัทสามารถจัดซื้อได้ในราคาต้นทุนการผลิตเพียงอย่างเดียว Google ไม่ต้องจ่ายค่า Margin กลาง

การกลับมาของพลังงานนิวเคลียร์และกลยุทธ์พลังงาน

ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดในการบรรลุกำลังคำนวณ 1,000 เท่าคือการรับประกันไฟฟ้า ในเดือนตุลาคม 2025 Google ได้ทำสัญญาซื้อไฟฟ้าเพื่อการเปิดโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Duane Arnold ในรัฐไอโอวาอีกครั้ง Google จะซื้อไฟฟ้า 615 เมกะวัตต์จากโรงไฟฟ้าแห่งนี้เป็นเวลา 25 ปี

ความหมายของสัญญานี้มีนัยสำคัญมาก บริษัทเทคโนโลยีที่เคยพึ่งพาแหล่งพลังงานผันแปรอย่างลมและแสงอาทิตย์กลับมาใช้แหล่งพลังงานเสถียรอย่างนิวเคลียร์ สัญญานี้แสดงให้เห็นชัดเจนถึงการเปลี่ยนแปลงนี้ พลังงานนิวเคลียร์จำเป็นสำหรับการรองรับภาระงาน AI ที่ใช้พลังงานสูงอย่างต่อเนื่อง Microsoft ก็ทำสัญญาเปิดโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Three Mile Island Unit 1 อีกครั้ง โครงสร้างที่เงินจากเทคโนโลยีเป็นตัวขับเคลื่อนการฟื้นฟูอุตสาหกรรมนิวเคลียร์ในสหรัฐฯ กลายเป็นที่ชัดเจน

Google ทำสัญญากับ Kairos Power ในปี 2025 เพื่อจัดหาไฟฟ้าจาก Small Modular Reactor (SMR) ขนาด 500 MW นอกจากนี้ ในรัฐเท็กซัส Google ประกาศแผนการลงทุนกว่า 40 พันล้านดอลลาร์ในอีก 2 ปีข้างหน้าเพื่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ใหม่ ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ใช้ไฟฟ้าจำนวนมาก การเข้ามาของสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้มีความเสี่ยงที่จะทำให้ค่าไฟฟ้าสูงขึ้น

Gemini 3 และการระเบิดของความต้องการคำนวณ

ตัวขับเคลื่อนที่แท้จริงของความต้องการกำลังคำนวณ 1,000 เท่าคือวิวัฒนาการของโมเดล AI Gemini 3 ที่เปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 18 พฤศจิกายน 2025 Gemini 3 มีโหมด “Deep Think” โหมดนี้ผ่านกระบวนการคิดลึกภายในก่อนสร้างคำตอบ

การใช้โหมดนี้ทำให้ Gemini 3 ทำคะแนนได้อย่างน่าอัศจรรย์ในเบนช์มาร์กระดับสูง อัตราการตอบถูกต้อง 93.8% ใน GPQA Diamond test, 41.0% ใน Humanity’s Last Exam และ 45.1% ใน ARC-AGI-2 ซึ่งเป็นคะแนนที่ไม่เคยมีมาก่อน

โหมด Deep Think นี้ใช้ทรัพยากรคำนวณมากมายมหาศาล คำตอบที่ผู้ใช้เห็นเป็นเพียงไม่กี่บรรทัด แต่เบื้องหลังอาจมีการคำนวณเทียบเท่ากับหนังสือเล่มหนึ่ง การใช้ GPU/TPU หลายนาทีต่อคำถามหนึ่งข้อเป็นเรื่องปกติ

การลงทุนจำนวนมหาศาลและ Prisoner’s Dilemma

กลยุทธ์การเงินของ Alphabet ก็เปลี่ยนไปตามการเปลี่ยนแปลงของ AI การคาดการณ์ Capex ปี 2025 อยู่ที่ 91-93 พันล้านดอลลาร์ต่อปี Capex คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในปี 2026 จำนวนการลงทุนนี้เป็นขนาดที่ไม่เคยมีมาก่อนในประวัติศาสตร์สำหรับการลงทุนในสินทรัพย์ถาวรของบริษัทเดียว

Google, Microsoft, Meta และ Amazon ทั้ง 4 บริษัทอยู่ในสถานการณ์ Prisoner’s Dilemma ในทฤษฎีเกม แต่ละบริษัทตระหนักถึงความเสี่ยงที่ AI Boom อาจเป็นฟองสบู่และการลงทุนมากเกินไป อย่างไรก็ตาม บริษัทเหล่านี้ตัดสินใจว่าความเสี่ยงจากการแพ้ในการแข่งขันเพราะระงับการลงทุนนั้นสูงกว่ามาก ความเสี่ยงจากการสูญเสียความเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มถือเป็นภัยคุกคามที่ใหญ่กว่า

การแข่งขันระหว่างประเทศและความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ

คู่แข่งที่ใหญ่ที่สุดของ Google คือพันธมิตรระหว่าง Microsoft และ OpenAI พวกเขากำลังดำเนินโครงการสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ชื่อ “Stargate” ในทางตรงกันข้าม Google ใช้โมเดลการรวมแนวตั้ง Google พัฒนาและดำเนินการชิป (TPU), คลาวด์ (GCP) และโมเดล (Gemini) ทั้งหมดด้วยตนเอง

ทุนและอำนาจในโครงสร้างพื้นฐานอันท่วมท้นของ Google กระตุ้นหน่วยงานกำกับดูแลในหลายประเทศ กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ฟ้อง Google เกี่ยวกับการผูกขาดในการค้นหาและเทคโนโลยีโฆษณา Google อาจถูกตัดสินว่าผูกขาดตลาดในโครงสร้างพื้นฐาน AI ด้วย หากเป็นเช่นนั้น ความเสี่ยงของคดีความใหม่จะเพิ่มขึ้น

การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของ Google มุ่งเน้นในสหรัฐฯ การลงทุนนี้เป็นการเสริมสร้างความเป็นผู้นำด้าน AI ของสหรัฐฯ ในทางกลับกัน ประเทศที่ไม่มีทรัพยากรคำนวณที่แข็งแกร่งในประเทศตนเองต้องเผชิญกับความเสี่ยง ประเทศเหล่านี้จะต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของ Google และ Microsoft ในการพัฒนา AI

ความเห็นจาก BKK IT News

แผน 1,000 เท่าของ Google สามารถเรียกได้ว่าเป็นโครงการประวัติศาสตร์ที่ขยายรากฐานอารยธรรมของมนุษยชาติไปสู่สมองซิลิคอนดิจิทัล การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค Inference ทำให้ความต้องการคำนวณระเบิด การขยายโครงสร้างพื้นฐานแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการอยู่รอดของ Google

การบรรลุเป้าหมายนี้ต้องการไม่เพียงวิวัฒนาการของฮาร์ดแวร์อย่าง TPU v7 Ironwood เป้าหมายนี้ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการจัดหาพลังงานด้วยการเปิดโรงไฟฟ้านิวเคลียร์อีกครั้ง Google ต้องลงทุนหลายแสนล้านดอลลาร์ ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ความล้มเหลวทางเทคนิค ความเสี่ยงที่แท้จริงคือข้อจำกัดทางกายภาพของพลังงาน ความขัดแย้งกับชุมชนท้องถิ่น และการแยกโดยบังคับจากกฎหมายต่อต้านการผูกขาด

ในโลกปี 2030 ดาต้าเซ็นเตอร์ของ Google อาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญที่สุดที่ขับเคลื่อนสังคม Agent ของ Gemini จะทำงานทางปัญญาแทนมนุษย์ Agent เหล่านี้จะสร้างการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และคุณค่าทางเศรษฐกิจใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม คำถามสำคัญยังคงอยู่ ใครจะจัดการพลังอันยิ่งใหญ่นั้น ใครจะรับภาระต้นทุนพลังงาน คำถามเหล่านี้เป็นปัญหาที่สังคมทั้งหมดต้องเผชิญหน้า

บทความอ้างอิง